基于GPU并行优化的BBPSO-PF算法

针对粒子滤波算法在重采样环节因粒子交互而不能充分并行处理的问题,提出了基于图形处理器(GPU)的并行骨干粒子群优化粒子滤波算法(BBPSO-PF).首先利用骨干粒子群算法具有易并行的特点优化粒子滤波算法重采样环节,从算法结构上提高粒子滤波算法的并行度.然后利用GPU的多线程架构并行处理每个粒子群的数据,每个线程负责一个粒子群,使粒子群之间得到并行化处理,解决粒子滤波重采样因粒子交互而不能充分并行的缺点.最后利用GPU中对齐与合并的内存访问原则,给粒子群设计高效的数据存储结构,降低内存访问事务,提高粒子群的数据存取速度,进一步提高算法实时性.该方法在保证算法精度前提下明显提高了算法的实时性.     

适于无源阵列跟踪的粒子滤波交互多模型算法

针对无源阵列被动跟踪效果较差的问题,融合交互式多模型和粒子滤波方法,提出了一种基于粒子滤波的交互多模型(IMM-PF)算法。该算法采用多模型结构跟踪目标的任意机动;各模型采用粒子滤波算法处理非线性、非高斯问题。各模型中相对固定数目的粒子群经过相互交互、粒子滤波后再进行重抽样以减少滤波退化现象。在交互阶段,对各模型的相应粒子进行输入交互;在滤波阶段,抽取N个采样点,得到估计采样,从而求得估计输出和有关函数;在混合阶段,获得状态向量的后验条件概率密度函数,通过这个后验概率密度便可获得状态向量的估计量。与典型的交互式多模型算法(IMM-KF)进行了比较,计算机仿真结果证实了本文新算法的正确性和有效性。     

模型集自适应的交互多模型辅助粒子滤波算法

为了提高机动目标的跟踪精度,提出一种基于目标转弯率模型的模型集自适应交互多模型辅助粒子滤波算法(AMSIMMAPF).采用转弯率模型实时辨识目标的角速度,根据辨识到的角速度来更新交互多模型的模型集.利用辅助粒子滤波可以避免粒子权值退化、样本衰减,不受线性模型高斯噪声限制的特点,各模型滤波选用辅助粒子滤波算法以提高跟踪精度.理论分析和仿真结果表明,与交互多模型粒子滤波算法相比,本算法具有跟踪精度高,计算量小的特点.     

非线性系统状态突变下的非退化粒子滤波方法研究

针对粒子滤波算法中的粒子退化及重采样所引起的粒子多样性减弱问题,将粒子群优化思想融合到粒子滤波的采样阶段,提出了一种改进的基于粒子群优化的粒子滤波算法.本项工作的特色主要表现在如下相互联系的两个方面:第一,在采样前,首先取上一时刻重采样前权重最大的粒子状态作为最优值,然后根据改进算法的粒子移动策略,将上一时刻重采样后的粒子移向最优值周围的高似然区域,从而能够增加粒子的多样性和有效性,有效避免了粒子的退化;第二,构造了改进算法的建议分布,并从理论的角度证明了该建议分布的可计算性.实验结果表明,从精度和时间这两个方面的综合考虑,改进算法要优于UPF等算法,对非线性系统突变具有更强的适应性.     

基于改进的萤火虫算法优化粒子滤波方法

针对粒子滤波算法权值退化和多样性匮乏造成的滤波精度下降问题,提出了权值抖动萤火虫算法和不完全重采样结合的方法来改进粒子滤波.该算法在全局最优值代替萤火虫间的交互信息基础上利用权值抖动吸引度函数改进萤火虫算法来优化粒子滤波的采样过程,使粒子集趋向于真实值附近,同时采用不完全重采样方法,能够缓解粒子退化问题.实验结果表明该算法可以有效缓解粒子退化和改善粒子多样性贫化,同时提高了滤波精度.     

电流变抛光液中固相粒子间结合模型研究

电流变抛光液中的固相极化后形成复杂的微观结构并改变其流变性能。通过超景深三维显微系统观察了电流变抛光液在外加电场作用下形成的微观结构。根据粒子介电极化模型和抛光液中固相粒子间的作用力,建立了混有不同粒度磨料颗粒的电流变抛光液中固相粒子的结合模型,分析了颗粒粒度和粒子间作用力等因素对粒子结合模型的影响。     

基于粒子滤波的分布式智能故障诊断系统研究

针对传统故障诊断系统硬件结构以及故障识别算法过于复杂的问题,提出并研究了一种基于粒子滤波的分布式智能故障诊断系统.该系统采用ZigBee无线传感网络实现系统分布式多变量参数的实时采集,基于粒子滤波算法在线处理各变量数据,并基于简易模式识别算法获得系统真实状态的准确估计,实现系统故障的智能诊断与故障预示.智能故障诊断系统由ZigBee无线传感数据采集网络、粒子滤波算法、系统状态模型和故障模式识别四部分构成.粒子滤波算法基于粒子序贯重要性重采样和蒙特卡洛方法对传感器采集数据滤波,抑制或消除干扰及显著性误差对系统状态估计的影响,可避免粒子退化.故障模式识别就是求取与粒子滤波输出的系统状态估计曲线残差之和最小的系统状态模型.智能故障诊断系统的实现和实例实验结果表明该系统能实现对象的远程监测、对象状态的精确估计、对象故障的准确诊断,拓宽了分布式传感网络的应用范围,并具有成本低、可靠性高、实时性好和易实现的优点.     

一种改进重采样的粒子滤波盲分离算法

在通信混合信号单通道盲分离技术中,粒子滤波盲分离算法是一大主流算法。针对粒子滤波算法必然存在的粒子退化问题,提出一种结合有效粒子数和残差重采样思想的改进重采样粒子滤波盲分离算法。所提算法在粒子退化,即有效粒子数减少至需进行重采样时,根据有效粒子数的值找出一定数量的权重大的粒子,按每个粒子的权重占总权重的比例复制一定数量的该粒子到新粒子集中。复制后将该粒子权重更新为剩余权重,把所有权重重新归一化,再用传统随机重采样方法复制少量粒子,完成重采样的改进算法,进而得到改进重采样的粒子滤波盲分离算法。仿真结果表明,在粒子滤波单通道盲分离应用中,提出的改进重采样算法与传统随机重采样算法相比,在复杂度近似相同的情况下误码性能提高了约1 dB。     

基于粒子滤波与改进GVF Snake的人手跟踪算法

为实现在复杂背景下对人手进行准确、快速的位置跟踪与轮廓跟踪,并针对粒子滤波无法获取人手目标的准确信息与人手深凹区域获取难的问题,提出一种基于肤色自适应梯度矢量流主动轮廓(Gradient Vector Flow Snake,GVF Snake)模型的粒子滤波算法实现人手跟踪.该算法首先对粒子滤波得到的人手区域进行肤色灰度增强,弱化背景梯度信息,然后对该区域利用引入自适应梯度矢量流场和肤色自适应外部引导力的GVF Snake模型,获取人手的真实轮廓以及准确的系统观测和系统状态,减少了粒子退化的可能,完成了更加准确的位置跟踪.实验表明:在复杂、运动背景甚至大范围遮挡的情况下,该改进算法获得了更加准确的人手轮廓,同时对人手跟踪的实时性提升了13%,均方根误差降低了48%.     

一种时间序列优化的粒子滤波算法

针对预测对象在动态过程中发生结构性变化的时间序列,难以建立一个实时解析变化趋势的模型.本文提出基于时间序列自适应建模的粒子滤波算法(TS-PF).采用时间序列方法动态构建预测模型,并将粒子滤波算法中一系列加权粒子以该模型进行状态转移,运用粒子滤波重采样技术,使预测误差进一步减小,预测精度逼近最优估计.非线性预测系统仿真实验表明基于时间序列自适应建模的粒子滤波算法(TS-PF)比单纯采用时间序列动态建模算法(TS)精度更高,提高了动态目标跟踪的准确性.     

基于改进粒子滤波的LiFePO_4电池二元SOC估算

准确估算电池荷电状态是电池管理系统的核心技术之一。为提高估算电池荷电状态精度,构建了可描述蓄电池倍率容量特性的二元荷电状态模型,并采用一种改进的粒子滤波算法对LiFePO_4电池进行荷电状态估算。从标准粒子滤波结构入手,先引入残差重采样算法,缓解了传统序贯重要性采样的粒子退化问题;而后在重采样过程中,采用Thompson-Taylor算法对粒子进行随机线性组合,并生成新粒子,可以抑制标准粒子滤波算法执行过程中的粒子贫化问题。基于这种改进的粒子滤波算法实现了对LiFePO_4电池二元荷电状态估算。实验结果表明,改进的粒子滤波算法相比无迹卡尔曼滤波算法,估算电池荷电状态具有更高的精度,估算误差不超过±0.2%。研究结果对电池管理系统估算电池荷电状态具有现实指导意义。     

高斯混合粒子滤波器在静基座捷联惯导系统初始对准中的应用

为解决传统粒子滤波算法中影响状态估计性能的采样枯竭问题,提出一种高斯混合粒子滤波(GMPF)算法,基于Sigma点卡尔曼滤波(SPKF)和粒子滤波的特点,采用加权EM算法取代传统粒子滤波的再采样过程,减弱了采样枯竭的影响,增强了算法的估计性能.对捷联惯导系统静基座大方位失准角初始对准的仿真结果表明,该算法的估计精度优于扩展卡尔曼滤波.     

基于GHF高斯粒子滤波的检测前跟踪算法

针对粒子滤波存在粒子退化,会导致检测前跟踪(TBD)算法的检测和跟踪性能下降这一不足,提出了一种基于高斯-哈密顿滤波(GHF)高斯粒子滤波的TBD算法.该算法基于高斯粒子滤波,采用GHF算法构造的重要性密度函数采样连续出现粒子,考虑了最新的量测信息,采样粒子更逼近于真实的后验概率密度,克服了粒子退化问题.仿真结果表明:与基本TBD算法相比,所提出的TBD算法提高了对目标的检测和跟踪性能.     

雷达多目标交叉轨迹跟踪算法

针对雷达跟踪系统中的多目标运动情况,以及目标轨迹交叉重叠导致的目标丢失或跟踪错误等问题,将多目标联合状态下的加权重采样思想引入到标准粒子滤波算法中.对基本粒子滤波算法进行优化,使用离散随机变量模拟目标后验概率,存在多个目标时引入联合状态概念,用关联函数把多个目标的状态变量和观测变量表示出来,把联合状态下的采样数据加入跟踪粒子的权值更新过程,使得粒子能够根据目标间的状态变化准确预测各个目标的后验分布,从而更新目标运动估计值,避免下一时刻粒子采样分布错误.联合加权重采样优化后的粒子能够准确跟踪目标运动,粒子预测和更新也不受目标交叉运动影响,克服跟踪不稳定或跟踪误差较大的问题.仿真结果表明,改进的粒子滤波算法能够达到正确跟踪多个目标的效果,并且目标轨迹交叉时仍然能够保持较高的跟踪精确度.     

混合退火粒子滤波在MIMOOFDM信道估计中的应用

MIMO-OFDM系统信道估计是接收机进行信号相干解调的关键。针对MIMO-OFDM系统面临的非高斯噪声信道环境,结合改进的混合退火建议分布,将混合退火粒子滤波改进算法用于对MIMO-OFDM系统进行信道估计。在建立系统状态空间模型和分析混合退火建议分布基础上,将模糊推理系统用于动态产生退火参数,得到混合退火粒子滤波改进算法;将其用于对MIMO-OFDM系统进行信道估计,并对信道估计误码率、归一化均方误差和算法复杂度进行了仿真分析。仿真结果表明,与扩展卡尔曼滤波、粒子滤波、混合退火粒子滤波算法相比,混合退火粒子滤波改进算法在非高斯噪声信道环境下能够有效降低系统误码率;同时,可用较少的采样粒子获得较好的系统性能。     

基于粒子滤波的仿人机器人跟踪算法研究

针对RoboCup标准组仿人足球机器人NAO的特点,在研究传统粒子滤波跟踪算法基础上,提出基于颜色特征和改进的粒子滤波相结合的机器人跟踪算法。改进的粒子滤波算法在传统采样重要性重采样(SIR)算法重采样过程中有选择地增加一组随机粒子,解决了传统采样重要性重采样(SIR)算法因被跟踪运动目标运动不规则而出现跟丢的问题。实验结果表明,该算法增强了基于SIR的粒子滤波跟踪算法的适应性和有效性。     

一种适于非线性非高斯目标跟踪的MRIMMPF算法

为解决粒子滤波应用到IMM算法时计算量过大的问题,融合交互式多模型和粒子滤波,提出了一种采用多速率方法的交互式多模型粒子滤波(multirate interacting multiple model particle filter,MRIMMPF)算法.该算法采用多模型结构来跟踪任意机动的目标;使用一种3模型、one-third速率/全速率跟踪算法,一个one-third速率模型处理非机动或微弱机动,2个全速率模型用于机动模式,以处理非线性、非高斯问题.仿真结果表明,MRIMMPF算法在性能上并不低于交互多模型粒子滤波(IMMPF)算法,但是计算量明显减小.     

路面三维数据去噪算法

为了满足路表三维形态精确重构和路面病害检测与特征提取的要求,针对路面激光三维成像系统,结合数字图像滤波处理技术,提出了一种双相标准差滤波法与基于组合结构元素的级联形态学滤波算法相结合的去噪方法,即先对路面三维数据进行双相标准差滤波处理,然后再对其进行基于组合结构元素的级联形态学滤波处理。对整个三维数据、行数据、列数据3个方面进行去噪效果分析。研究结果表明:双相标准差滤波法能够很好地滤除高信噪比情况下的脉冲噪声干扰,同时保持路表完整的三维图像细节;基于组合结构元素的级联形态学滤波在低信噪比情况下能有效滤除路表三维数据毛刺类背景噪声的干扰;将这2种滤波算法结合可使总噪声、行噪声、列噪声均获得比中值滤波更好的去噪效果。     

基于改进粒子滤波算法的比较分析研究

提出一类改进的粒子滤波算法.对于建议分布的选取方案,此算法采取强跟踪分散的卡尔曼滤波方式建立它的建议分布.由于线性调节参数,此算法让系统拥有更优越的自适应性及鲁棒性,对高机动目标具有更强的跟踪效果,继而为强跟踪扩展卡尔曼滤波的能力.仿真结论说明,此算法的性能比别的几类非线性滤波算法更加优秀.比如辅助粒子滤波器(APF)、迭代扩展卡尔曼粒子滤波器(IEKF-PF)、Unscented粒子滤波器(UPF)、正则化粒子滤波器(RPF),则是在bootstrap粒子滤波器提出之后,继而出现的改进的粒子滤波器0基于粒子滤波,本文提出了阻止粒子退化的两个重点原因,以及选取合适的采样建议分布及重采样算法.     

基于改进粒子滤波算法的Bouc-Wen模型参数在线识别方法

在线模型参数更新是提高结构混合试验中数值子结构模型精度的有效手段。为了提高强非线性模型参数在线识别精度,在标准粒子滤波算法的基础上提出了一种改进的辅助无迹粒子滤波算法。在重要性采样中,基于最新观测信息采用无迹卡尔曼滤波方法计算每一个粒子估计,以提高粒子非线性变换估计精度;在重采样过程中,引入辅助因子修正粒子权值,以丰富粒子多样性、削弱粒子退化现象。采用改进粒子滤波算法针对Bouc-Wen模型进行了在线参数识别,并与标准粒子滤波算法、扩展卡尔曼粒子滤波算法以及无迹粒子滤波算法的参数识别精度和计算效率进行对比分析。结果表明,与其它3种算法相比,辅助无迹粒子滤波算法在单步计算耗时增加的基础上,在线参数识别精度明显提高,参数识别值波动幅度显著降低。最后,通过橡胶隔震支座拟静力试验,验证了采用改进粒子滤波算法在线识别Bouc-Wen模型参数方法的有效性。